DXTコンサルティングの
兼安 暁（かねやす・さとる）です。
昨日は、
「一括りにしてはいけない「AI」」
というテーマでお話ししました。
昨今、
AI関連企業の価値はうなぎ登り。
AIブームと言って良いほど、
AIが注目を浴びています。
AIといっても、
その学習の深さと学習方法によって、
おおきく４つの種類がありましたね。
AIが、
学習の深さによって、
●機械学習
●深層学習
二つに大類されていて、
「機械学習」の中でも、
例題と答えについてのデータ“教師データ”の有無によって、
１：教師データがある場合（Supervised Learning）
２：教師データがない場合（Unsupervised Learning）
に分類されるということ。
そして、
犬に芸をしつけるときのように
AIに報酬目当てに学習させる仕組み
３：強化学習（Reinforcement Learning）
もありました。
「機械学習」「深層学習」
それぞれの活用例や特徴、得意分野についてもお話しました。
●機械学習
⇒分類や識別、予測を得意とします。
株価予測や降水量の予報、
異常な振動パターンを見つけて故障を予兆したりするなど、
一定のパターンから外れたデータを見つけるのも得意です。
●深層学習
⇒人間の脳の仕組みと似た
ニューラルネットワークを利用した学習方法なので、
音声認識や画像認識、自然言語処理、異常検知が得意です。
今日は、
「部下には聞けない「IoT」とは何か？」
というお話です。
タイトル通り、
「IoT」について解説します！
IoT（Internet of Thing）は、
その名を見ていただくと納得。
名前の通り
モノのためのインターネットです。
これまでは、
人間が通信する基盤がインターネットでしたが、
これからは
インターネット上でモノとモノが通信するようになります。
モノの数は、
８０億人という人間の数よりも圧倒的に多いです。
従って、
広いネットワークの帯域が必要になります。
（これが、これまでIoTが広がってこなかった理由です。）
今後本格化する５Ｇ（第５世代移動体通信システム）、
あるいはその次に来るであろう
６Ｇの普及によって、
IoTは、
急速に普及していきます。
モノとモノが通信をするというのは、
イメージが湧かないかもしれませんね。
モノが数多くのセンサーを搭載し、
それらのセンサーが読み取ったデータを
コンピュータに送信するだけのことです。
例えば、
夜間にヒトが通ると
自動的に灯りがともるライト。
ヒト（熱源）の存在を察知する
赤外線センサーを積んでいます。
これまでのモノは、
灯りをつけるだけで、
特に離れたところにあるコンピュータに
データを送信することはありませんでした。
しかし、
これにカメラを搭載し、
灯りがともると同時にビデオの撮影を開始し、
その映像をリアルタイムで遠隔地のサーバーに送る
というのであれば、
これは、IoTです。
もうひとつ例をあげましょう。
現在、
信号機はあらかじめ設定されたタイミングで
信号を赤にしたり、青にしたりします。
将来、信号機が
カメラまたは何等かのセンサーで
信号の真下を走るクルマの
通過速度を読取り、
管制センターに送信できるようになれば、
そのエリアのすべての信号機に
渋滞を最小限にするように
制御することもできるようになるでしょう。
この時、
クルマの通過速度を
管制センターに送信するのは
IoTです。
また、
そのIoTから受信したデータを分析し、
渋滞を最小限にするために信号機に
命令するところは、
AIの領域です。
どうでしょうか？？？
モノとモノが通信をするというイメージ、
二つの例を通して湧きましたか？
今日は、
「一括りにしてはいけない「AI」」
というテーマで、
今後本格化する５Ｇ、
あるいはその次に来るであろう
６Ｇの普及によって、
急速に普及するIoTについて、
解説しました。
IoT（Internet of Thing）は、
難しいものではなく、
名前の通り
モノのためのインターネットでしたね。
明日は、
これまでお話してきた、
モノのためのインターネットIoTとAIの
関わりについて、
「「AI」と「IoT」がタッグを組んだら？」
というテーマでお送りします。
お楽しみに！
部下には聞けない「IoT」とは何か？
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